北京
6月22日，豆包APP在北京、杭州兩地灰度測試一鍵打車功能，用戶可通過對話框語音輸入出行需求，系統自動識別起止點、人數及車型偏好，并匹配曹操出行車輛，確認后直接派單。
近段時間，部分主流消費級大模型都在加碼網約車場景，通義千問對接高德打車、微信AI Agent聯動滴滴、豆包灰度接入曹操出行，T3出行主動入駐支付寶AI頻道，哈啰出行開放標準化運力接口……
當下，打車儼然成為 AI 落地線下實體服務的第一站。各大廠商不約而同押注出行賽道，進行產品和商業化落地的競爭。
使用豆包測試打車
使用千問測試打車
相比傳統打車服務，滴滴AI叫車可以識別到“身體不舒服”“暈車”，會啟動“駕駛平穩”“油車”等標簽，識別到“孕婦”，會啟動“駕駛平穩”“車內寬敞”等標簽，再結合實時路況、時間、車輛位置、司機狀態等條件，在調度池里快速篩選，最后用候選卡片發給用戶確認。
01
為什么眾多大模型發力打車服務？
記者了解到，不同于外賣、電商、家政等需要多重篩選、主觀判斷的服務，打車需求高度標準化，用戶核心訴求僅集中在起點、終點、出行時間、車型偏好、乘車人數等結構化信息。即便用戶使用口語化、碎片化的自然語言下達指令，大模型也能快速完成意圖拆解、地址識別、參數轉化，直接生成可下發給運力平臺的有效訂單。
同時，日常出行屬于每日高頻需求，能夠持續產生海量真實交互數據，可以持續訓練優化大模型的空間理解、多輪對話、復雜需求整合能力，解決長期以來AI產品只能處理文字、無法對接現實服務的短板，這對于大模型廠商而言，也是一種難得的機會。
對于大模型廠商而言，自建網約車運力需要投入車輛、司機、線下運營團隊，大大增加了運營成本。而通過API接口與成熟網約車企業合作，無需承擔線下運營成本，且可以抽取穩定交易分傭。
同樣，網約車行業同通信行業類似，規模紅利已經見頂，垂類App獲客成本持續走高，存量競爭內卷嚴重，急需外部增量流量，借助AI挖掘更多潛在出行訂單。
02
大模型接入打車服務能否實現商業化落地？
此前，豆包深度接入某手機（原生AI手機），但隨后因為AI權限、合規等問題被禁止。2026年3月，多家主流互聯網平臺陸續發布公告，宣布"不支持豆包手機的自動化訪問請求"。那么，這次大模型接入打車服務能否成功商業化落地？
筆者認為，豆包、通義千問等AI產品無需自建運力，僅通過接口對接網約車平臺抽取訂單傭金，零重資產投入即可完成流量變現。同時打車作為全民高頻剛需，可以一定程度上降低自有App高額獲客成本。
但多重現實約束，限制商業化規模擴張。一方面是技術履約成本偏高，復雜行程需人工復核，投訴、糾紛處理會持續侵蝕傭金利潤。另一方面是網約車行業抽傭空間本就有限，扣除司機補貼、車輛運維成本后，留給AI入口的分傭比例偏低，訂單量受高峰運力影響波動大，現金流不穩定。
但需要注意的是，大眾早已習慣于在打車平臺進行下單，且各大AI產品同步上線打車功能，流量被持續分散，難以形成規模效應。
AI打車可以在局部城市實現小規模商業化，起到提升用戶粘性、線下場景試驗的作用，但無法成為大模型核心盈利支柱。
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